LDA 모델
이제 LDA 모델을 구축해 볼 차례예요. dictionary와 corpus를 사용하면 Enron 이메일에 어떤 주제가 들어 있는지 탐색할 수 있어요. 주제에 할당된 단어들을 간단히 출력해 보면 눈에 띄는 주제가 있는지 1차로 살펴볼 수 있습니다. 다만 주제 모델은 계산량이 많아 실행에 시간이 걸릴 수 있어요. 한번 시도해 볼까요?
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 사기 탐지
연습 안내
- gensim의 모델에서 LDA 모델을 만들고,
corpus와dictionary를 넣으세요. - 모델 결과에 대해
print로 토픽을 출력해 5개의 주제를 저장하고, 상위 5개 단어를 선택하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Define the LDA model
ldamodel = gensim.models.____.____(____, num_topics=5, id2word=____, passes=5)
# Save the topics and top 5 words
topics = ____.____(num_words=____)
# Print the results
for topic in topics:
print(topic)